Pandasでのデータの前処理で行に特定の文字が入っていれば、列を追加してOをつけたい

Question

前提

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
pandasでのデータ処理をしています。
以下の表があります。

実現したいこと

ここに実現したいことを箇条書きで書いてください。
上の表のA~G列まで、ランダムな文字とNANが入っています。
その表からSACとGOLDを探し、あれば、それぞれに対応する列を追加してそこにOをつけたいです。

applyを使うとは思うのですが、どうにもうまくいきません。
ご教示お願いいたします。

該当のソースコード

df['SAC'] = df.apply(lambda x : 'O' if df.iloc[x].str.contains('SAC') else 'X')

こうだと思いましたが、うまくいきませんでした。
ご教示頂けると幸いです。

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

以下のように行毎(axis=1)にapplyすればよいです。

import pandas as pd
from io import StringIO

s = """A,B,C
SAC,,SAC
,,
GOLD,a,b
GOLD,SAC,a"""
df = pd.read_csv(StringIO(s))
print(df)
"""
      A    B    C
0   SAC  NaN  SAC
1   NaN  NaN  NaN
2  GOLD    a    b
3  GOLD  SAC    a
"""

for s in ['SAC', 'GOLD']:
    df[s] = df.apply(lambda row:'O' if row.str.contains(s).any() else 'X', axis=1)
print(df)
"""
      A    B    C SAC GOLD
0   SAC  NaN  SAC   O    X
1   NaN  NaN  NaN   X    X
2  GOLD    a    b   X    O
3  GOLD  SAC    a   O    O
"""

Comments

[oobutamaru]

出来ました。
ありがとうございます。
非常に助かりました。

Answer 2

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
  'A': [ 'SAC',  '4NC',  '4VH', 'GOLD',  'SAC'],
  'B': [ 'EE9',  '16E',  'SAC',  '99U',  'LDS'],
  'C': ['GOLD',  '7T8',  'GN7',  'XAX',  'QCG'],
  'D': ['GOLD', np.nan,  'CDF',  'JI8',  'MRT'],
  'E': [np.nan,  'P1E', np.nan, np.nan, np.nan],
  'F': [np.nan, np.nan,  'C8B', np.nan, np.nan],
  'G': [np.nan,  'RCJ',  'DTW', np.nan, np.nan],
})

#
df['SAC'] = df.apply(lambda x: 'O' if x.str.contains('SAC').any() else 'X', axis=1)
df['GOLD'] = df.apply(lambda x: 'O' if x.str.contains('GOLD').any() else 'X', axis=1)
print(df.to_markdown(index=False))

A	B	C	D	E	F	G	SAC	GOLD
SAC	EE9	GOLD	GOLD	nan	nan	nan	O	O
4NC	16E	7T8	nan	P1E	nan	RCJ	X	X
4VH	SAC	GN7	CDF	nan	C8B	DTW	O	X
GOLD	99U	XAX	JI8	nan	nan	nan	X	O
SAC	LDS	QCG	MRT	nan	nan	nan	O	X

Comments

[oobutamaru]

回答ありがとうございます。
出来ました。
いつも助かります。
df.applyのlambda関数のｘというのは、行のことなのでしょうか？
宜しければご教示お願いいたします。

[melian]

はい、axis=1 の場合は行に、axis=0(デフォルト)の場合は列になります。